【摘要】：雷達(dá)信號(hào)方位估計(jì)一直是近年來的研究熱點(diǎn)問題,隨著各類方法的深入研究,該項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)逐步趨于成熟。目前,由于高頻雷達(dá)的工作頻段非常有限,迅速增長(zhǎng)的頻率需求使得本來就相對(duì)緊張的工作頻段變得更加擁擠不堪,在這種情況下各類頻率信號(hào)的占用將電磁頻譜環(huán)境變得更為復(fù)雜且對(duì)雷達(dá)接收機(jī)的干擾也日漸嚴(yán)重。對(duì)于雷達(dá)接收機(jī)正常工作影響較大的就是工作在這一頻段的短波電臺(tái),由于短波電臺(tái)的存在會(huì)在某一方位上對(duì)接收機(jī)形成強(qiáng)度較大且穩(wěn)定的干擾信號(hào),如果能夠?qū)⒏蓴_電臺(tái)的方位進(jìn)行估計(jì),得出干擾方位,從而使得雷達(dá)信號(hào)在該方位工作時(shí)的工作頻段選取時(shí)避開該方位存在的干擾頻段。這樣在干擾存在的區(qū)域,使用其他頻段資源雷達(dá)依然正常工作。同時(shí),在其他區(qū)域該頻段可以正常使用,從而可以指導(dǎo)雷達(dá)工作時(shí)的頻率選取。大大優(yōu)化頻率資源的有效利用。本文采用空間譜估計(jì)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾電臺(tái)的方位實(shí)現(xiàn)估計(jì)。同時(shí),對(duì)于信號(hào)中存在的強(qiáng)干擾信號(hào)和快拍數(shù)較少等復(fù)雜情況進(jìn)行了考慮,并采用壓縮感知技術(shù)實(shí)現(xiàn)單快拍的方位估計(jì)和線性調(diào)頻信號(hào)的強(qiáng)干擾的剔除和信號(hào)恢復(fù),最終完成強(qiáng)干擾背景下的信號(hào)方位估計(jì)。首先,對(duì)信號(hào)的方位估計(jì)進(jìn)行了建模分析,對(duì)經(jīng)典空間譜估計(jì)算法多重信號(hào)分類(multiple signal classification MUSIC)算法~([2])、基于旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)的信號(hào)參數(shù)估計(jì)(estimating signal parameter via rotational invariance techniques ESPRIT)算法~([2])、數(shù)字波數(shù)形成算法~([2])進(jìn)行進(jìn)行理論分析研究。同時(shí),分析了MUSIC算法在進(jìn)行信號(hào)方位估計(jì)時(shí)的優(yōu)勢(shì)和局限性,為能準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)實(shí)測(cè)信號(hào)的方位估計(jì)做好理論研究。然后,針對(duì)可能存在的信號(hào)快拍數(shù)不足的情況,采用壓縮感知(Compressed sensing,CS)技術(shù)進(jìn)行建模和理論分析,得出單快拍下的信號(hào)方位估計(jì)模型,并采用梯度下降系數(shù)恢復(fù)算法對(duì)信號(hào)的方位實(shí)現(xiàn)估計(jì),并仿真分析該算法的優(yōu)勢(shì)和存在弊端。并對(duì)相干信號(hào)和非相干信號(hào)在不同算法下的精確度和分辨率進(jìn)行了分析比較,通過多次蒙特卡洛仿真分析,各算法的估計(jì)精度的分辨率進(jìn)行了總結(jié)。為了解決傳統(tǒng)經(jīng)典算法對(duì)于相干信號(hào)存在估計(jì)不準(zhǔn)的現(xiàn)象,本文研究了平滑MUSIC算法,壓縮感知算法,來實(shí)現(xiàn)對(duì)相干信號(hào)的方位估計(jì)。接下來對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)中存在的強(qiáng)干擾信號(hào)進(jìn)行分析考慮,針對(duì)特定的線性調(diào)頻信號(hào),由于LFM信號(hào)是具有稀疏性的在其最佳分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(Fractional Fourier Transformation,FrFT)域~([34]),通過確定其最佳變換階次,利用壓縮感知理論即可通過部分信號(hào)恢復(fù)出原始信號(hào),并且可以通過設(shè)置合理的測(cè)量矩陣對(duì)強(qiáng)干擾進(jìn)行剔除并在只觀測(cè)部分?jǐn)?shù)據(jù)的情況下實(shí)現(xiàn)信號(hào)的重構(gòu)。并仿真分析比較了重構(gòu)前后信號(hào)的波達(dá)方向估計(jì)估計(jì)(direction of arrive DOA)性能。最后對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行全頻段的數(shù)據(jù)采用MUSIC算法,CS算法~([24])和平滑MUSIC算法~([27])進(jìn)行處理分析。最后處理得到在不同頻點(diǎn)的干擾信號(hào)方位,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)雷達(dá)信號(hào)實(shí)現(xiàn)全頻段的干擾信號(hào)實(shí)現(xiàn)方位估計(jì),從而指導(dǎo)選頻。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN957.51
【圖文】：

圖 2-1 遠(yuǎn)場(chǎng)窄帶信號(hào)模型由于遠(yuǎn)場(chǎng)窄帶信號(hào)在陣列處的等相位面為一個(gè)平面，這就會(huì)導(dǎo)致信號(hào)到達(dá)第陣元與到達(dá)第二個(gè)陣元之間存在dsin 的波程差，從而產(chǎn)生時(shí)延 dsin /c，第二個(gè)陣元處的信號(hào)可以表示為式 2-1：()=()e=s(t)e-j2π-j2dsinλ2 0fxtst(2-1，0f ——信號(hào)的頻率， ——信號(hào)波長(zhǎng)，d ——陣元間距， ——信號(hào)到達(dá)角，以此類推，第 n 個(gè)陣元處的信號(hào)可以表示為 j2(1)sin()()ndnxtste(2-2對(duì) 2-2 得到的信號(hào)x s a進(jìn)行加權(quán)處理，對(duì)每個(gè)陣元處的接收信號(hào)加以權(quán) j2(1)sinnde，其中 [ / 2， /2]，最終得到

圖 2-5 平滑 MUSIC 原理示意圖-5 所示，定義第 l 個(gè)子陣的輸出數(shù)據(jù)為： 11,,..., lllNflX xxx N×N 的矩陣表示常規(guī)的空間平滑矩陣：NHNiHsiNiiNRADRDAI(1)12 ( ) i=1,2,...,L KdjdjdjDdiageee sin2sin2sin2,,...,12N ——參考子陣的陣列流形s ——信號(hào)的協(xié)方差矩陣N ——N×N 單位矩陣要更簡(jiǎn)單方便的得到后向平滑協(xié)方差矩陣，構(gòu)造了一個(gè)NiiNNiiNRJRJ* ()JN為 N×N 交換矩陣，即

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文平滑協(xié)方差矩陣，其表達(dá)式如下：iiNLifbRLR21~1 ，將上述協(xié)方差矩陣帶入到 MUSIC 算法中，即可得到平滑 MF 算法原理束形成算法在 DOA 估計(jì)原理的基礎(chǔ)上，利用給入加權(quán)值得陣列從而實(shí)現(xiàn)在空域方向的濾波。假設(shè)加權(quán)矢量為： TNW w,w,...,w12 n 為第 n 個(gè)陣元的加權(quán)系數(shù)。陣列輸出表達(dá)式為：y(t )Wx(t)H 陣元接收信號(hào)的加權(quán)和。數(shù)字波束形成框圖如下：

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本文編號(hào)：2751206